introduzione
L’intelligenza artificiale si è evoluta oltre le aspettative con LLM come ChatGPT. GPT-4, un modello linguistico avanzato, costituisce la pietra angolare di questa evoluzione tecnologica. Nell’era del processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale, comprendere gli ambiti contrastanti dei dati e dei processi decisionali è fondamentale. Questo articolo mira a far luce sulla relazione simbiotica tra tecnologia, processo decisionale e potenziale trasformativo di GPT-4 nel rimodellare i paradigmi convenzionali.
Obiettivi formativi:
- Comprendere la differenza tra pipeline di dati e pipeline di decisioni.
- Impara a sfruttare GPT-4 nelle pipeline decisionali.
- Impara a massimizzare l’efficienza di GPT-4 attraverso una regolazione rapida.
Cos’è il processo decisionale basato sui dati?
Il Data-Driven Decision Making (DDDM) è un approccio per fare scelte informate e risolvere problemi sulla base dell’analisi dei dati e delle prove. Nel DDDM, i dati vengono raccolti, analizzati e utilizzati per guidare i processi decisionali in vari ambiti, inclusi affari, assistenza sanitaria, formazione scolasticagoverno e altro ancora. Questo approccio sottolinea l’importanza di fare affidamento su dati e prove empiriche piuttosto che sull’intuizione o sulle sensazioni viscerali.
Pipeline di dati e pipeline di decisioni
La differenza fondamentale sta tra pipeline di dati e pipeline di decisioni. Una pipeline di dati è prevalentemente focalizzata sulla trasformazione dei dati da un formato a un altro utilizzando un mix di Pitone E SQL. Al contrario, una pipeline decisionale riguarda più un processo decisionale automatizzato basato sui dati. Spesso comporta una miscela di Python e un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT-4.
Applicazioni del mondo reale: pipeline decisionali con ChatGPT
Nelle applicazioni aziendali del mondo reale, l’abilità decisionale di GPT-4 è evidente. Ad esempio, l’utilizzo del modello nelle pipeline decisionali di vendita è stato incredibilmente produttivo. Un esempio calzante potrebbe essere quello di contattare potenziali clienti via e-mail. Attraverso un processo automatizzato, GPT-4 può vagliare le risposte, identificare potenziali clienti da parti disinteressate e creare e-mail di follow-up appropriate.
Un caso d’uso esemplare per le pipeline decisionali è l’applicazione di GPT-4 per determinare il miglior cliente da un database. Questo processo prevede la generazione di una query strutturata per estrarre dati pertinenti, filtrarli nel database e fornire risposte accurate in base ai criteri specificati.
Inoltre, un altro esempio interessante è l’utilizzo di GPT-4 nel campo delle app di appuntamenti. Inviando i dettagli del profilo e ricevendo messaggi al modello, è possibile chiedere assistenza per discernere se un individuo corrisponde alle preferenze desiderate, automatizzando di conseguenza le azioni in base alla risposta di GPT-4.
La classificazione del testo, una sfida di lunga data nel Machine Learning (ML), è stata sostanzialmente semplificata con LLM come GPT-4. Tradizionalmente, le soluzioni ML richiedevano set di dati completi e una formazione meticolosa per eseguire, ad esempio, l’analisi del sentiment. Tuttavia, con GPT-4, tutto è semplificato. Puoi chiedere direttamente al modello chiedendogli di determinare se il testo è positivo o negativo, riducendo significativamente il processo di etichettatura convenzionale.
GPT-4 si rivela una soluzione eccezionale per attività di riepilogo o interazioni di database basate sul linguaggio naturale. Inoltre, funziona magnificamente nelle pipeline decisionali, aiutando le aziende ad automatizzare risposte, vendite o query specializzate entro determinati limiti.
Sfide, problemi di sicurezza e affidabilità del modello
Nonostante la sua incredibile utilità, GPT-4 ha i suoi limiti. In particolare, deve affrontare sfide quando si confronta con scenari estremamente complessi o quando gestisce informazioni non familiari. La chiave per sfruttare efficacemente GPT-4 risiede nell’arte della messa a punto tempestiva. È essenziale creare suggerimenti precisi, inequivocabili e allineati con il risultato desiderato. È un viaggio fatto di tentativi ed errori, che perfeziona le istruzioni per guidare GPT-4 verso le risposte e le azioni previste.
La sicurezza è una preoccupazione fondamentale quando si utilizzano modelli linguistici per il processo decisionale. Le migliori pratiche prevedono l’astensione dall’inviare dati sensibili o privati attraverso questi modelli, poiché il loro processo di formazione spesso coinvolge molteplici fonti di informazione. Anche con le versioni aziendali di ChatGPT, prestare attenzione nell’immissione dei dati rimane essenziale. Casi come la controversia sul codice proprietario di Samsung sottolineano la necessità di vigilanza riguardo ai dati condivisi.
Il futuro della programmazione influenzato da ChatGPT
L’avvento di GPT-4 ha rivoluzionato il modo in cui i modelli linguistici vengono percepiti nella programmazione. Le architetture di trasferimento dell’apprendimento sono state implementate con successo, consentendo agli utenti di mettere a punto i modelli in base a set di dati o obiettivi specifici. Inoltre, man mano che i modelli linguistici continuano ad evolversi, stanno diventando più intelligenti e più abili in compiti diversi, aiutando anche nella valutazione dei modelli ML o fornendo indicazioni per risultati migliori.
Guardando al futuro, l’impatto di ChatGPT sull’evoluzione della programmazione è degno di nota. Riducendo i tempi di codifica, GPT-4 apporta un cambiamento di paradigma nel processo di sviluppo, riducendo al minimo i problemi legati alla sintassi. Come aiuto basato sull’intelligenza artificiale, accelera l’efficienza della codifica offrendo frammenti di codice o framework allineati con gli input concettuali dello sviluppatore. Si prevede che questo progresso rimodellerà il modo in cui i programmatori interagiscono con il codice, semplificando e migliorando la produttività.
Recupero generazione aumentata: trasformazione di ChatGPT per dati aziendali specifici
Retrieval Augmented Generation, o RAG, è l’attuale fiore all’occhiello del settore. In sostanza, RAG prevede la creazione di un ChatGPT esperto nei dati specifici di un’azienda. Nella nostra azienda, abbiamo sviluppato un ChatGPT in grado di comprendere le informazioni specifiche della nostra azienda. Approfondisce il nostro database, vaglia facilmente i documenti e genera risposte accurate alle domande, offrendo al nostro team una soluzione efficiente.
Conclusione
L’adozione di GPT-4 per le pipeline decisionali ha svelato un’era di processi semplificati, influenzando la classificazione del testo, la programmazione e le applicazioni del mondo reale. Nonostante i suoi limiti, le sue straordinarie capacità trascendono l’ordinario, definendo un nuovo standard nel processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale.
Punti chiave:
- GPT-4 ha un valore inestimabile nelle pipeline decisionali, consentendo risposte sfumate e processi decisionali automatizzati, sia nelle vendite, nella profilazione dei clienti o nel filtraggio dei database.
- Nonostante le limitazioni nella lunghezza del contesto, la messa a punto strategica dei prompt massimizza la precisione di GPT-4 nel processo decisionale, garantendo istruzioni concise e chiare.
- L’influenza di ChatGPT sulla programmazione prevede una codifica accelerata, problemi di sintassi ridotti e una generazione di codice efficiente, alterando il modo in cui i programmatori interagiscono con il codice.
Domande frequenti
Ris. Anche se LLM come Claude 2 dichiarano prestazioni simili, nessuno raggiunge la coerenza di GPT-4, rendendolo la scelta migliore per applicazioni poliedriche.
Ris. Per garantire la sicurezza, evitare di inserire dati sensibili nei modelli. Le versioni aziendali offrono maggiore privacy, ma la cautela rimane cruciale.
Ris. GPT-4 semplifica le attività di ML analizzando direttamente il testo, riducendo le complessità di etichettatura. Nonostante le limitazioni del contesto, eccelle nelle pipeline decisionali e nelle risposte automatizzate.
Informazioni sull’autore: Tyler Suard
Il viaggio di Tyler sembra una leggenda della tecnologia. Con una carriera stellare che abbraccia Apple, Meta e contributi a titani Fortune 500 come PepsiCo, Boeing, eBay e LinkedIn, è un vero visionario. Le abilità di Tyler non sono solo eccezionali; sono fuori scala, collocandolo tra il 5% dei migliori nella valutazione delle competenze di apprendimento automatico di LinkedIn. Tyler attualmente lavora come ingegnere di intelligenza artificiale e consulente OpenAI presso Parker Hannifin.
Pagina DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/building-complex-systems-using-chatgpt
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tyler-suard-14637856/
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Fonte: www.analyticsvidhya.com
